TensorLake npm SDK utilizzato per diffondere malware rubacredenziali
Detection stack
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Sommario
È stata scoperta una versione compromessa dell’SDK npm di Tensorlake, versione 0.5.144, in un attacco alla catena di approvvigionamento associato a ChainDrop / Shai-Hulud. Il pacchetto dannoso sfrutta un hook di preinstallazione per lanciare un loader offuscato che installa un worm in grado di rubare credenziali. Il malware prende di mira token sensibili, credenziali cloud e configurazioni di strumenti di sviluppo IA, incorporando anche un meccanismo distruttivo di dead-man switch.
Indagine
Socket Research ha scoperto la compromissione dopo aver rilevato un hook di preinstallazione dannoso all’interno del manifesto del pacchetto. L’analisi ha mostrato che il loader usa Bun per eseguire un payload in grado di sottrarre credenziali e propagarsi tramite npm. I ricercatori hanno anche identificato un meccanismo di persistenza basato su PowerShell e una tecnica basata su Ethereum per risolvere l’infrastruttura di comando e controllo.
Mitigazione
Gli utenti dovrebbero immediatamente bloccare e rimuovere la versione 0.5.144 di Tensorlake e controllare tutti gli ambienti in cui lo script di installazione potrebbe essere stato eseguito. Il meccanismo di persistenza dovrebbe essere rimosso prima di revocare i token GitHub compromessi per evitare di attivare il dead-man switch e la possibile cancellazione delle directory. Le organizzazioni dovrebbero anche ruotare i segreti esposti, incluse le credenziali AWS, GitHub e Kubernetes.
Risposta
Qualsiasi host che ha eseguito il codice dannoso dovrebbe essere trattato come completamente compromesso e isolato per indagini. Rimuovere i file di persistenza identificati e le attività pianificate su sistemi Linux, macOS e Windows. Dopo aver eliminato la persistenza, eseguire una rotazione completa delle credenziali e ricostruire gli ambienti compromessi da fonti attendibili e affidabili.
Flusso di Attacco
Stiamo ancora aggiornando questa parte.
Rilevazioni
Possibile Download di File da GitHub Iniziato da Processo Insolito (via connessione_di_rete)
Attività Pianificata Sospetta (via audit)
IOC (HashSha256) per rilevare: Compromissione del SDK npm di TensorLake nell’attacco ChainDrop Shai-Hulud per il Furto di Credenziali
Rilevazione del Servizio gh-token-monitor per la Persistenza [Registro Eventi di Sicurezza di Microsoft Windows]
Furto di Credenziali tramite Metadata AWS e Secrets Manager [AWS Cloudtrail]
Rilevamento di Worm Offuscati per il Furto di Credenziali e l’Auto-Propagazione nell’SDK npm di TensorLake [Evento File di Linux]
Esecuzione della Simulazione
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Narrativa dell’Attacco & Comandi: L’avversario ha ottenuto con successo l’accesso iniziale e cerca di stabilire persistenza. Seguendo la metodologia Shai-Hulud, l’attaccante rilascia un binario dannoso chiamato
meccanismo di persistenzain una directory nascosta (ad esempio,/tmp/.hidden/). L’obiettivo è eseguire questo processo per monitorare i token GitHub, il che consentirebbe ulteriori furti di credenziali e movimento laterale. L’attaccante esegue il binario per stabilire la sua presenza, che dovrebbe innescare la regola di rilevamento basata sul nome del file. -
Script di Test di Regressione:
#!/bin/bash # Creare una directory nascosta per imitare il comportamento dell'avversario mkdir -p /tmp/.hidden/ # Creare un binario fittizio chiamato gh-token-monitor echo -e '#!/bin/bashnecho "Monitoring GitHub tokens..."nsleep 3600' > /tmp/.hidden/gh-token-monitor # Rendere eseguibile il binario fittizio chmod +x /tmp/.hidden/gh-token-monitor # Eseguire il binario per innescare la regola di rilevamento /tmp/.hidden/gh-token-monitor & # Catturare il PID per consentire la pulizia ATTACK_PID=$! echo "Simulation running with PID: $ATTACK_PID" sleep 5 kill $ATTACK_PID -
Comandi di Pulizia:
# Rimuovere la directory dannosa e il binario fittizio rm -rf /tmp/.hidden/